本章将介绍几种最常用的资金管理方法。在前儿章我们介绍了凯利公式，它试图适应系统的特征，单纯地根据统计数据来调整投入资金的数额。我们还介绍了这一方法的局限性及弊端。在对其他多种方法的研究中，我们试图突出操作决策中潜在的“ 副作用”。在介绍其他方法时，我们会把重点放在它们的局限性上，旨在使其产生的负面影响最小。凯利公式主要针对利润的最大化，不考虑单个偶然事件的影响，它其实是通过分析最终数据,研究它们如何融合在一起。实际上，很多方法都是在对各种选择导致的可能结果的不断权衡和比较中发展而来的。因此，我们会将重点放在失败的因素方面，并从全球股市走势和个人心理影响两个方面对其进行评价。
我们将要介绍的几种方法正是从可能出现的最不利情况(即该系统迄今为止的最差纪录)出发，并试图利用这一最差表现的各项数据，来调整人市数题，以便最大程度地减少损失。
各种方法都在不断地被完善，而且它们也纷纷开始将各种不利情况况都考店在内,一般说来，这是一个资金急剧减少的阶段。对于很多交易者面言，这是一个难以度过的困难时期。因此，各种能够帮助他们度过这一难关的交易方法应运而生。
首先，我们介绍的是旨在调整输人量的系统，其目的是将损失控制在某. 范围内,然后我们会向大家介绍该系统在近年来的变化情况,最后还要介绍一些旨在控制资金波动的方法。
固定分数法或“固定分数”或f9%无疑是股市交易中最常用的一种方法，它有多种表现形式，但它们都建立在同一原则的基础上。实际上,使用这种方法的目的，是让系统确定每次交易中投注的资金比例，即I所谓的“分数"或f%或直接称其为f。
这种方法与凯利公式不同，它并不涉及到交易系统的各项参数，但却要考虑投资者的心理索质及其可承受的损失数额。
这一方法是建立在单笔合约的亏损额即为该系统的止损额的基础之上的。可用资金总额的f%为我们的风险资金，用这一数值除以我们设定的止损值，即可得到我们能买进的合约数。为了便于理解，我们举个简单的例子。
假设我们有100000欧元，可承受的风险比例为5%，风险资金即为5000欧元。假设系统的止损额为1250欧元，也就说每笔合约理论上的损失额为1250欧元，那么我们就可以买进4份合约(5000/1250=4)。
而如果我们可承受的风险比例仅为4%，也就是说我们可承受的风险资金为4000欧元，我们就只能买进3份合约(4000/1250=3.2)。
在每次交易之后，都会重新计算可买进的合约数。表4.1和表4.2是前10次交易的结果:假设我们可承受的风险比例为5%，初始资金为100000欧元，止损额为1250欧元。
图4.1是不同风险比例对应的不同结果。
可以发现，在第10次交易后结果产生了巨大变化，同时还可以发现，并非所有风险比例的增加都会带来结果的增加，或者说，风险比例为50%得到的结果并不一定比25%的结果好。
在第7次交易之后，风险比例为50%的交易损失最多，然而第8次交易又使资金骤减1/2。该系统设置的止损额为1250 欧元，也就是说，在这一条件下，可能发生的最坏情况是损失所有资金的一半。
增加风险比例并不一定会带来利润的增加，以下情况同样可以印证这句话:我们可承受的最大风险比例为100%，最坏的结果就是资金归零,交易无法继续进行。
我想要强调的是，风险比例不是系统资金亏损额的衡量单位。实际上，后者主:要取决于交易的次序。唯一可以确定的是，如果将风险比例设定为f%,那么资金减少的比例至少为f,虽然这并非绝对;实际上，当交易的亏损额刚好为所设定的止损数额时，就会损失所剩资金的f%，但也会出现比较顺利的情况，即所有交易都不会被平仓，仅有的亏损交易的损失也在一定的可控范围以内。
举个简单的例子，在500欧元的亏损额持续了很长时间之后，虽然离最初设定的1250欧元的止损额还有一.段距离，但系统仍有可能在某一时间停止交易。
亏损交易的出现很可能是因为对系统的处理不当，更有可能是“回撤率”所致。也就是说，当我们的本金达到相对最高值之后，再次跌落的情况。
以上实例说明，不同风险的资金减少量是不同的，我们分析资金减少量的同时，一定要始终牢记，投资结果是不确定的。如果所有人都能明白这个道理，他们一定会选择将风险比例设定为25%，因为这样，在10次交易之后就能得到最丰厚的回报。
图4.2显示的各项指数分别是每股资金的减少量(用DD表示),及其对应的比例(用DD%表示)。为了更好地理解这个图，我们首先来分析第一笔资金，也就是风险比例为2.5%的那笔资金。
如前所述，第一次交易损失了1000 欧元:资金从最初的100000欧元降到99000欧元，减少了1000 欧元，刚好为100000欧元的1%。第二次交易之后资金增长到100300欧元，达到交易开始以来的最高值;然后资金又进一步增长到101700欧元，又是一个绝对最高值，也是随后资金跳水的初始资本。
在下一次交易之后，资金又降到了99200欧元，与之前的101700欧元相比，减少了2500欧元:101700- 99200-2500因此减少的比率为2500/101700-2.46%。
下一次交易仍然失败了，资金进一步减少到98200欧元。这一数值与101700欧元相差3500欧元，因此，此时的回撤率为3500/101700-3.44%。
盈利的交易又使资金迅速增长到100700欧元，这一数值距离迄今为止资金的最高值101700刚好相差1000欧元，因此减少的比率为0.98%。
连续成功的交易使资金继续增长到111400欧元，刷新了最高纪录，而这一数值进而又成为下一次资金跳水的初始资本。
然后又是一次失败的交易，使资金跌落至108900欧元，与刚达到的最高纪录之间相差2500欧元。因此，这次的回撤率为2500/11 1400=2.24%。
最后两次盈利交易使资金分别增长至110100欧元和110800欧元，二者均未超过11400欧元的峰值，它们与这一最高纪录分别相差1300欧元和600欧元，因此与后者相比，其回撒率分别为1.17%和0.54%。至此可以看出，这一组回撤率的最大值为3.44%，形势非常不容乐观。下面我们就以这种方式分析图4.2中其他几组交易，重点观察每次的回撤值及其对应的回撒率。
可以看出，最大跌落绝对值与最大下跌比率并非总是一对应，例如最后一栏中，108500 的绝对下跌量对应的下跌比率为69.91%，而后来141250的绝对下跌量对应的下跌比率仅为49.68%。
考虑风险比例主要是因为投资者对损失的承受能力随着资本的增长面增加;或者更直接地说，1000 欧元的损失对于一个拥有10000欧元和100000欧元的人，在心理承受方面是完全不同的。对于前者来说，1000 欧元是其资金总额的10%，面对于后者来说仅为1%，他们的心理感受当然不一样。
很明显，如果将风险比例扩大，收益或亏损的情况也会有很大的变化。从表中可以看出，风险比例为25%时，10次交易之后所获的利润最多;然而，敢问有多少投资者能够承受43.41%的回撒率(何况他们并不能预知未来走势，不会预料到随后资金还会增长),此时资金总额已由最初的100000欧元下降到78550欧元。
我们并不能说哪种比例更好，只能说这是我们的主观选择。就我个人而言，我并不相信有谁能承受高于25%的风险比例，即便每个人都想得到丰厚的回报。
